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svm

支持向量機（SupportVectorMachine,svm）是一類按監督學習（supervisedlearning）方式對數據進行二元分類的廣義線性分類器（generalizedlinearclassifier），其決策邊界是對學習樣本求解的最大邊距超平面（maximum-marginhyperplane）[1-3]。

svm分類回歸工具箱適合初學者學習用

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關于svm的原理介紹以及它在ITS中的應用研究

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svm的分類原理介紹

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基于svm的文本分類算法

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支持向量積svm的工具箱

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svm的實現源碼

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這里實現了四種svm工具箱的分類與回歸算法

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介紹支持向量機svm介紹的參考文獻以及程序源代碼

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各人用Mtalab編寫的svm程序

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做時間序列預測的svm程序

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